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self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)，解释这两句代码
187浏览 · 2024-06-07 19:05:28
这两句代码是在PyTorch中定义了一个包含一个LSTM层和一个全连接层的模型。
`nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True)` 定义了一个LSTM层，其中：
- `input_dim` 表示输入数据的特征维度；
- `hidden_dim` 表示LSTM层的隐藏状态特征维度；
- `num_layers` 表示LSTM层的层数；
- `batch_first=True` 表示输入数据的第一个维度是batch，即(batch_size, seq_len, input_dim)。
`nn.Linear(hidden_dim, output_dim)` 定义了一个全连接层，其中：
- `hidden_dim` 表示输入数据的特征维度；
- `output_dim` 表示输出数据的特征维度。
综合起来，这两句代码定义了一个包含一个LSTM层和一个全连接层的模型，输入数据的特征维度是`input_dim`，输出数据的特征维度是`output_dim`。
相关问题
循环神经网络（RNN）中的长短期记忆（LSTM）是一种强大的模型，用于处理序列数据的学习和预测。它的基本结构包括一个输入层，一个隐藏层和一个输出层。通过将输入数据逐个传递到隐藏层，再将输出数据传递到输出层，LSTM可以在序列中学习长期依赖关系。
当num_layers=2时，LSTM模型的大致结构如下：
LSTM(
(lstm): ModuleList(
(0): LSTMCell(input_dim, hidden_dim)